在线社会网络中节点发现及信息传播机制研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 社会网络发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 信息传播模式概述 | 第14-15页 |
| 1.2.3 节点影响力分析现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 信息传播引导及管控 | 第16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文组织架构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关技术和理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 社会网络结构特征 | 第19-21页 |
| 2.2 重要节点发现技术 | 第21-23页 |
| 2.2.1 基于网络结构的节点影响力计算方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于随机游走的节点影响力计算方法 | 第22-23页 |
| 2.3 影响力最大化问题 | 第23-25页 |
| 2.4 几种常用的信息传播模型 | 第25-28页 |
| 2.4.1 博弈论模型 | 第25-26页 |
| 2.4.2 线性阈值模型 | 第26页 |
| 2.4.3 独立级联模型 | 第26-27页 |
| 2.4.4 传染病模型 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于平均场理论的信息传播动力学模型 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 信息传播网络相关定义 | 第30-36页 |
| 3.2.1 信息传播机制相关知识 | 第30-32页 |
| 3.2.2 特征提取与定义 | 第32-35页 |
| 3.2.3 问题形式化 | 第35-36页 |
| 3.3 信息传播模型 | 第36-40页 |
| 3.3.1 模型整体框架 | 第36-37页 |
| 3.3.2 动力学成因分析 | 第37-39页 |
| 3.3.3 模型实施算法设计 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于用户传播力的重要节点发现算法 | 第41-47页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 问题描述 | 第41-42页 |
| 4.3 用户传播力关键因素分析 | 第42-44页 |
| 4.3.1 属性提取与定义 | 第42-44页 |
| 4.3.2 属性数值标准化方法 | 第44页 |
| 4.4 重要节点发现算法设计 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验验证及应用 | 第47-63页 |
| 5.1 数据集 | 第47-48页 |
| 5.1.1 数据集获取 | 第47页 |
| 5.1.2 数据集描述 | 第47-48页 |
| 5.2 信息传播模型验证 | 第48-55页 |
| 5.2.1 信息扩散过程展示 | 第48-50页 |
| 5.2.2 多元线性回归方法评估 | 第50-52页 |
| 5.2.3 信息传播诱因挖掘结果 | 第52-55页 |
| 5.3 重要节点发现算法验证 | 第55-60页 |
| 5.3.1 算法评估准则 | 第55页 |
| 5.3.2 属性权重确定 | 第55-56页 |
| 5.3.3 算法效果对比 | 第56-60页 |
| 5.4 相关应用场景 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结及未来工作 | 第63-65页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第71页 |
